使用指南
AI 马拉松计划的训练调整方法
用保守、可确认的方式应用 AI 马拉松训练调整，避免高风险过度修改。
AI 马拉松计划的训练调整方法
AI 调整最有价值的前提是：保守、明确、可复核。
触发检查清单
当出现以下情况时，适合使用 AI 调整草案：
- 关键课连续未完成。
- ATL 上升速度明显超预期。
- 质量课前 TSB 长时间偏低。
- effective VO2max 连续 10-14 天停滞。
调整顺序建议
建议按这个顺序执行：
- 先保持训练频率稳定。
- 一次只改一个主变量（训练量或强度）。
- 优先保护长距离与马配课质量。
- 下一次关键课后再做二次调整。
应用前确认标准
在应用 AI 草案前，确认四件事：
- 为什么要改。
- 具体改了什么。
- 这次改动降低了什么风险。
- 用哪个指标验证改动有效。
常见且相对安全的调整动作
- 一节阈值课改为轻松有氧。
- 保留课次结构，但缩短单次质量课时长。
- 把关键课后移 24-48 小时。